分布式爬虫scrapy-redis的实战踩坑记录

目录

• 一、安装redis
• 1.首先要下载相关依赖
• 2.然后编译redis
• 二、scrapy框架出现的问题
• 1.AttributeError: TaocheSpider object has no attribute make_requests_from_url 原因：
• 2.ValueError: unsupported format character : (0x3a) at index 9 问题：
• 三、scrapy正确的源代码
• 1.items.py文件
• 2.settings.py文件
• 3.taoche.py文件
• 4.其余文件
• 总结

一、安装redis

因为是在CentOS系统下安装的，并且是服务器。遇到的困难有点多不过。

1.首先要下载相关依赖

首先先检查是否有c语言的编译环境，你问我问什么下载这个，我只能说它是下载安装redis的前提，就像水和鱼一样。

rpm -q gcc```

如果输出版本号，则证明下载好了，否则就执行下面的命令，安装gcc，

2.然后编译redis

下载你想要的redis版本注意下面的3.0.6是版本号，根据自己想要的下载版本号，解压

yum install gcc-c++
cd /usr/local/redis
wget http://download.redis.io/releases/redis-3.0.6.tar.gz
tar zxvf redis-3.0.6.tar.gz
make && make install

什么？你问我没有redis文件夹怎么办，mkdir创建啊!!!

一定要先进入目录再去执行下载编译，这样下载的redis才会进入系统变量。

redis-server
redis-cli

启动服务你是下面这样的吗？

是的就不正常了！！你才下载好了，你会发现你可以开启服务了，但是退不出来，无法进入命令行了，变成下面的这鬼摸样了，别急，你还没配置好，慢慢来。

还记得你刚刚创建的redis文件夹吗？进入那里面，找到redis.conf，修改这个配置文件。

redis-server
redis-cli

找到这三个并改正。

• 首先将bind进行注释，因为如果不注释的话，你就只能本机访问了，我相信你下载肯定不只是自己访问吧。这就意味着所有ip都可以访问这个数据库，但你又问了，这会不会影响安全性能呢？答：你都是租的服务器了，就算你想让别人访问，你还有安全组规则限制的啊，你问我什么是安全组？快去百度！！
• 将守护模式关闭，这样你才能远程读写数据库
• 开启后台模式，你才能像我那样，而不是退不出来

保存退出，重启redis，这样，redis就配置好了，还可以设置密码，但是我懒，不想设置。

至此数据库配置成功

二、scrapy框架出现的问题

1.AttributeError: TaocheSpider object has no attribute make_requests_from_url 原因：

新版本的scrapy框架已经丢弃了这个函数的功能，但是并没有完全移除，虽然函数已经移除，但是还是在某些地方用到了这个，出现矛盾。

解决方法

自己在相对应的报错文件中重写一下这个方法
就是在

def make_requests_from_url(self,url):
	return scrapy.Request(url,dont_filter=True)

2.ValueError: unsupported format character : (0x3a) at index 9 问题：

我开起了redis的管道，将数据保存在了redis中，但是每次存储总是失败报错。

原因：

我在settings.py文件中重写了保存的方法，但是保存的写法不对导致我一直以为是源码的错误

# item存储键的设置
REDIS_ITEMS_KEY = '%(spider):items'

源码是

return self.spider % {"spider":spider.name}

太坑了，我为了这个错误差点重写了一个scrapy框架…

注意！如果你觉得你的主代码一点问题都没有，那就一定是配置文件的问题，大小写，配置环境字母不对等

三、scrapy正确的源代码

1.items.py文件

import scrapy
class MyspiderItem(scrapy.Item):
    # define the fields for your item here like:
    lazyimg = scrapy.Field()
    title = scrapy.Field()
    resisted_data = scrapy.Field()
    mileage = scrapy.Field()
    city = scrapy.Field()
    price = scrapy.Field()
    sail_price = scrapy.Field()

2.settings.py文件

# Scrapy settings for myspider project
#
# For simplicity, this file contains only settings considered important or
# commonly used. You can find more settings consulting the documentation:
#
#     https://docs.scrapy.org/en/latest/topics/settings.html
#     https://docs.scrapy.org/en/latest/topics/downloader-middleware.html
#     https://docs.scrapy.org/en/latest/topics/spider-middleware.html

BOT_NAME = 'myspider'

SPIDER_MODULES = ['myspider.spiders']
NEWSPIDER_MODULE = 'myspider.spiders'

# Crawl responsibly by identifying yourself (and your website) on the user-agent

# Obey robots.txt rules
# LOG_LEVEL = "WARNING"

# Configure maximum concurrent requests performed by Scrapy (default: 16)
#CONCURRENT_REQUESTS = 32

# Configure a delay for requests for the same website (default: 0)
# See https://docs.scrapy.org/en/latest/topics/settings.html#download-delay
# See also autothrottle settings and docs
#DOWNLOAD_DELAY = 3
# The download delay setting will honor only one of:
#CONCURRENT_REQUESTS_PER_DOMAIN = 16
#CONCURRENT_REQUESTS_PER_IP = 16

# Disable cookies (enabled by default)
#COOKIES_ENABLED = False

# Disable Telnet Console (enabled by default)
#TELNETCONSOLE_ENABLED = False

# Override the default request headers:
#DEFAULT_REQUEST_HEADERS = {
#   'Accept': 'text/html,application/xhtml+xml,application/xml;q=0.9,*/*;q=0.8',
#   'Accept-Language': 'en',
#}

# Enable or disable spider middlewares
# See https://docs.scrapy.org/en/latest/topics/spider-middleware.html
#SPIDER_MIDDLEWARES = {
#    'myspider.middlewares.MyspiderSpiderMiddleware': 543,
#}

# Enable or disable downloader middlewares
# See https://docs.scrapy.org/en/latest/topics/downloader-middleware.html
#DOWNLOADER_MIDDLEWARES = {
#    'myspider.middlewares.MyspiderDownloaderMiddleware': 543,
#}

# Enable or disable extensions
# See https://docs.scrapy.org/en/latest/topics/extensions.html
#EXTENSIONS = {
#    'scrapy.extensions.telnet.TelnetConsole': None,
#}

# Configure item pipelines
# See https://docs.scrapy.org/en/latest/topics/item-pipeline.html
# Crawl responsibly by identifying yourself (and your website) on the user-agent
USER_AGENT = 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/95.0.4638.69 Safari/537.36'

LOG_LEVEL = 'WARNING'
LOG_FILE = './log.log'
# Obey robots.txt rules
ROBOTSTXT_OBEY = False

# 指定管道 ，scrapy-redis组件帮我们写好
ITEM_PIPELINES = {
        "scrapy_redis.pipelines.RedisPipeline":400
}

# 指定redis
REDIS_HOST = '' # redis的服务器地址，我们现在用的是虚拟机上的回环地址
REDIS_PORT = # virtual Box转发redistribution的端口

# 去重容器类配置 作用：redis的set集合来存储请求的指纹数据，从而实现去重的持久化
DUPEFILTER_CLASS = 'scrapy_redis.dupefilter.RFPDupeFilter'

# 使用scrapy-redis的调度器
SCHEDULER = 'scrapy_redis.scheduler.Scheduler'

# 配置调度器是否需要持久化，爬虫结束的时候要不要清空redis中请求队列和指纹的set集合，要持久化设置为True
SCHEDULER_PERSIST = True

# 最大闲置时间，防止爬虫在分布式爬取的过程中关闭
# 这个仅在队列是SpiderQueue 或者 SpiderStack才会有作用，
# 也可以阻塞一段时间，当你的爬虫刚开始时（因为刚开始时，队列是空的）
SCHEDULER_IDLE_BEFORE_CLOSE = 10

# Enable and configure the AutoThrottle extension (disabled by default)
# See https://docs.scrapy.org/en/latest/topics/autothrottle.html
#AUTOTHROTTLE_ENABLED = True
# The initial download delay
#AUTOTHROTTLE_START_DELAY = 5
# The maximum download delay to be set in case of high latencies
#AUTOTHROTTLE_MAX_DELAY = 60
# The average number of requests Scrapy should be sending in parallel to
# each remote server
#AUTOTHROTTLE_TARGET_CONCURRENCY = 1.0
# Enable showing throttling stats for every response received:
#AUTOTHROTTLE_DEBUG = False

# Enable and configure HTTP caching (disabled by default)
# See https://docs.scrapy.org/en/latest/topics/downloader-middleware.html#httpcache-middleware-settings
#HTTPCACHE_ENABLED = True
#HTTPCACHE_EXPIRATION_SECS = 0
#HTTPCACHE_DIR = 'httpcache'
#HTTPCACHE_IGNORE_HTTP_CODES = []
#HTTPCACHE_STORAGE = 'scrapy.extensions.httpcache.FilesystemCacheStorage'

3.taoche.py文件

import scrapy
from scrapy.linkextractors import LinkExtractor
from scrapy.spiders import CrawlSpider, Rule
from scrapy_redis.spiders import RedisCrawlSpider
from ..items import MyspiderItem
import logging
log = logging.getLogger(__name__)
class TaocheSpider(RedisCrawlSpider):
    name = 'taoche'
    # allowed_domains = ['taoche.com'] # 不做域名限制
    # start_urls = ['http://taoche.com/'] # 起始的url应该去redis（公共调度器） 里面获取

    redis_key = 'taoche' # 回去redis（公共调度器）里面获取key为taoche的数据 taoche:[]
    # 老师，我给你找一下我改的源码在哪里，看看是那的错误吗
    rules = (
        # LinkExtractor 链接提取器，根据正则规则提取url地址
        # callback 提取出来的url地址发送请求获取响应，会把响应对象给callback指定的函数进行处理
        # follow  获取的响应页面是否再次经过rules进行提取url
        Rule(LinkExtractor(allow=r'/\?page=\d+?'),
             callback='parse_item',
             follow=True),
    )

    def parse_item(self, response):
        print("开始解析数据")
        car_list = response.xpath('//div[@id="container_base"]/ul/li')
        for car in car_list:

            lazyimg = car.xpath('./div[1]/div/a/img/@src').extract_first()
            title = car.xpath('./div[2]/a/span/text()').extract_first()
            resisted_data = car.xpath('./div[2]/p/i[1]/text()').extract_first()
            mileage = car.xpath('./div[2]/p/i[2]/text()').extract_first()
            city = car.xpath('./div[2]/p/i[3]/text()').extract_first()
            city = city.replace('\n', '')
            city = city.strip()
            price = car.xpath('./div[2]/div[1]/i[1]/text()').extract_first()
            sail_price = car.xpath('./div[2]/div[1]/i[2]/text()').extract_first()

            item = MyspiderItem()
            item['lazyimg'] = lazyimg
            item['title'] = title
            item['resisted_data'] = resisted_data
            item['mileage'] = mileage
            item['city'] = city
            item['price'] = price
            item['sail_price'] = sail_price
            log.warning(item)
            # scrapy.Request(url=function,dont_filter=True)
            yield item

4.其余文件

• 中间件没有用到所以就没有写
• 管道用的是scrapy_redis里面的，自己也就不用写

总结

到此这篇关于分布式爬虫scrapy-redis踩坑的文章就介绍到这了,更多相关分布式爬虫scrapy-redis踩坑内容请搜索脚本之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持脚本之家！